Cours 8

Question 1

Qu’est-ce qui est valide dans la congruence

Answer 1

L’instrument n’Est pas valide lui-même, mais c’Est l’interprétation dans son context et son utilité qui est valide

Question 2

Différence entre la validité en général et la validité à l’étape de congruence

Answer 2

Validité en général
 « Est-ce que mon instrument mesure ce qu’il est censé mesurer ? »

À l’étape de la Congruence
 « Qu’est-ce que je mesure vraiment? »

Question 3

Quelles sont les fonctions du système hypothético-déductif?

Answer 3

Système hypothético-déductif : ensemble d’hypothèses dont les confirmations permettront de déduire que notre instrument est valide
 Voir si nos hypothèses sont confirmer avec la littérature
 La confirmation d’une de ces hypothèses est une démonstration de la validité (Valide)
 La confirmation de plusieurs de ces hypothèses est une démonstration plus solide de la validité (Encore plus valide)
 La non-confirmation d’hypothèses soulève des doutes sur la validité (Doute sur la validité de l’instrument)

Question 4

À quoi servent les critères

Answer 4

Critère : une variable de l’Environnement qu’on met en relation avec notre construit

À créer un système hypothético-déductif, qui servira à démontrer la validité critériée de notre instrument à l’étape 5 (congruence).

Question 5

Quels sont les indices de corrélation du barème de Cohen

Answer 5

Corrélation faible : r = 0,10
Corrélation moyenne : r = 0,30
Corrélation forte : r = 0,50

Question 6

Quelles sont les explications possibles d’hypothèses non confirmées?

Answer 6

L’hypothèse de recherche n’était pas bonne
o Vérification dans la littérature

Le critère n’est pas bon
o Vérification des propriétés psychométriques du critère
o Vérification dans la littérature des liens entre les critères

Le nouvel instrument n’est pas bon

Question 7

Quand dit on qu’un hypothèse est confirmée, partiellement confirmée ou infirmée

Answer 7

Hypothèse confirmé : Bonne direction et +/- 10 de corrélation

Hypothèse partiellement confirmé : bonne direction et pas dans l’intervalle +/- 10

Hypothèse infirmée : pas la bonne direction

Question 8

C’est quoi le phénomène d’Atténuation?

Answer 8

Puisque nos deux instruments ont de l’erreur de mesure, la corrélation est donc à la baisse (Score observé plus bas)

L’erreur de mesure atténue la validité de notre instrument

Question 9

Quelle est la formule #1 pour obtenir le coefficient de validité désatténué?

Answer 9

Donne un nouveau R ajusté –> Donne la corrélation maximal possible

C’Est la valeur qui extrait l’Erreur de mesure (Fidelité)

Corrélation entre test et critère/ Racine du critère * racine du test

Question 10

La validité critérié est limiter par?

Answer 10

La validité critérié (validation hypothèses) est limiter par l’erreur de mesure des instruments

Question 11

Conclusion d’un petit changement après avoir ajuster la corrélation

Conclusion d’un grand changement après avoir ajuster la corrélation

Answer 11

Quand R augmente un peu, c’est la validité de l’instrument qui est à risque

Quand R augmente beaucoup, c’est l’erreur de mesure qui menace la validité

Question 12

À quoi sert la formule d’Atténuation #1

Answer 12

 La formule d’atténuation #1 permet d’évaluer l’impact DE LA FIABILITÉ sur la validité en faisant comme si les instruments étaient exempts d’erreur de mesure.

Question 13

À quoi sert la formule d’Atténuation #2

Answer 13

Élimine une partie de l’erreur de mesure qui menace la validité théorique d’un instrument –>plus réaliste

Question 14

Comment choisie-t-on la fiabilité désiré?

Answer 14

Ca depend selon le context

Question 15

Quelles sont les facteurs qui affectent négativement le coefficient de validité

Answer 15

Fiabilité de l’instrument

Fiabilité du critère

Question 16

La formule d’Atténuation aide à comprend quoi?

Answer 16

La formule d’atténuation aide à comprendre pourquoi certaines hypothèses de validité critériée ne sont pas confirmées (problème de fiabilité ou de validité également?)

Rappel: si mon hypothèse est confirmée avant l’utilisation de la formule, il peut quand même y avoir un problème de fidélité !

Question 17

Les formules d’atténuation sont seulement fonctionnelles avec?

Answer 17

Les formules #1 et #2 ne fonctionnent qu’avec des corrélations comme coefficients de fiabilité
• L’alpha de Cronbach ne doit pas être utilisé
• Le même type de coefficient doit être utilisé partout dans la formule (split-half ou test-retest)

Question 18

Dans les groupes contrastés qu’Est-ce qui fait en sorte que le test est plus valide?

Answer 18

Plus la différenciation est grande entre les deux groupes, plus le test est valide

Question 19

Quels sont les calculs dans les groupes contrastés

Answer 19

On calcule la différence de moyennes entre les groupes:
• Il faut que la différence soit statistiquement significative, mais ait aussi une taille d’effet importante.
• On utilise principalement des analyses de variances (ANOVA) ou des tests t

Question 20

Quels sont les deux types d’Analyses factorielles?

Answer 20

Analyse factorielle exploratice (AFE)

Analyse factorielle confirmatoire (AFC)

Question 21

Dans quel cas utilise-t-on l’analyse factorielle exploratrice?

Quels sont les fonctions de (AFE)

Answer 21

Ici on sait pas ce qu’on cherche

Technique où on fait entrer les items dans la machine et d’où on espère voir ressortir un résumé adéquat

On cherche à savoir s’il y a des sous-dimension (Regrouper les items qui sont corrélés)

À utiliser lorsqu’on ne sait pas ce que l’on cherche ou que la structure du construit n’a jamais été testée mathématiquement

Question 22

Dans quel cas utilise-t-on l’analyse factorielle confirmatoire?

Quels sont les fonctions de (AFC)

Answer 22

Ici on sait ce qu’on cherche

Technique de classification où on sait ce que l’on cherche a priori

On indique au logiciel combien de facteurs sont désirés et quels items se retrouvent dans chaque facteur

Les résultats nous aident à déterminer si oui ou non, la structure est bien représentée par les données

Question 23

dequoi est issue l’analyse factorielle?

Answer 23

Technique statistique issue des travaux initiaux sur l’intelligence
• Le facteur « g » = une analyse factorielle

Question 24

Les items qui mesure une dimension devraient être?

Answer 24

Les items supposés mesurer une dimension devraient être fortement corrélés entre eux ET moins corrélés avec les autres dimensions

Question 25

Qu’est-ce que la saturation?

Answer 25

On nomme saturation la corrélation entre un item et un facteur
o Une saturation s’interprète comme une corrélation.
o Une saturation exprime le poids qu’a l’item dans le facteur.

Question 26

Quelle est la relation entre la saturation et l’alpha de cronbach

Answer 26

o L’alpha est un préalable à la saturation

Question 27

Quels sont les utilité de l’analyse factorielle

Answer 27

1. Confirmation de la structure ou de l’organisation d’un construit
   o Nombre de sous-dimensions et leur organisation (Meme structure troubée à la conceptualisation?)
2. Détecter des moins bons items

Question 28

Quels sont les caractéristiques de l’interprétation des analyses factorielles

Answer 28

Ne donne pas une réponse absolue ;

On parle de « niveau d’adéquation avec les données » ;

Nécessite une grande part d’interprétation de la part du concepteur de l’instrument.

Question 29

Caractéristique de l’analyse factorielle avec le maximum de vraisemblance

Utiliser quand?

Answer 29

• Ce type d’analyse factorielle est recommandé lorsque l’on mesure des concepts abstraits ou latents.
• Maximise les chances que ca se maximise

Question 30

But de la validité de construit et conceptualisation

Answer 30

La congruence permet de voir si les items apprtiennent à leur sous-dimension

La congruence permet de voir si les dimensions appartiennent au construit global

Question 31

Dans la matrice d’intercorrélations des items, les patrons de corrélations devraient indiquer quoi?

Answer 31

Les patrons de corrélations devraient indiquer si les items appartiennent à leur dimension

Question 32

Dans les résultats d’analyses factorielles, les X correspondes à quoi?

Answer 32

Chaque X représente une saturation élevée

Question 33

Quels sont les degrés de saturation qui sont acceptés

Answer 33

Les saturations ≤ 0,200 sont omises , mais certains auteurs recommandent d’omettre celles en dessous de 0,400 (Stevens, 2002)

Question 34

Validité de construit et analyse factorielle confirmatoire

Answer 34

Forcer le nombre de facteurs au nombre de dimensions conceptualisées en créant un modèle.

On regarde une série d’indices nous permettant de dire si ce qu’on a mis fonctionne ou pas avec nos données

On veut des corrélations entre items et leur sous-dimension

Question 35

Quelle est la formulation pour l’atténuation #2

Answer 35

Coefficient entre test et critière * ( (Racine coefficient désiré du test * Racine coefficient désiré du critère) / Racine coefficient du test * racine coefficient du critère))

Question 36

Qu’est-ce que la congruence

Answer 36

Zone commune entre ce que je veux mesurer et ce que je mesure vraiment